Алгоритмы бинарной классификации в машинном обучении
Бинарная классификация – это один из типов задач классификации в машинном обучении, когда мы должны классифицировать два взаимоисключающих класса. Например, классифицировать сообщения как спам или не спам, классифицировать новости как фальшивые или настоящие. В машинном обучении существует множество алгоритмов классификации, но не все из них можно использовать для бинарной классификации. Так что, если вы хотите узнать о лучших алгоритмах бинарной классификации в машинном обучении, эта статья для вас. В этой статье я познакомлю вас с некоторыми из лучших алгоритмов двоичной классификации в машинном обучении, которые вы должны выбрать при работе над задачами бинарной классификации.
Алгоритмы бинарной классификации
Когда вам нужно обучить модель машинного обучения классифицировать два класса, это задача бинарной классификации. Это – одна из самых простых задач классификации в машинном обучении. Не все алгоритмы классификации могут использоваться для решения задач бинарной классификации, но некоторые алгоритмы хорошо адаптируются ко всем типам задач классификации. Итак, вот некоторые из лучших алгоритмов бинарной классификации, которые вам следует знать:
-
Алгоритм Бернулли наивного байесовского классификатора: Алгоритм Бернулли наивного байесовского концентратора – это одна из разновидностей алгоритма наивного байесовского концентратора, очень полезная в задаче бинарной классификации. Вот некоторые из преимуществ использования этого алгоритма для бинарной классификации:
- очень быстрый по сравнению с другими алгоритмами классификации;
- может хорошо работать как с большими, так и с маленькими наборами данных;
- также может легко обрабатывать нерелевантные функции.
- Логистическая регрессия. Несмотря на свое название, логистическая регрессия – это очень простой алгоритм классификации и один из самых эффективных классификаторов машинного обучения для задач бинарной классификации. Некоторые из преимуществ логистической регрессии для бинарной классификации заключаются в том, что ее проще реализовать и очень эффективно обучать. Одним из недостатков этого алгоритма является то, что на него влияют выбросы.
- Классификатор дерева решений: если ваш набор данных содержит выбросы, вам нужен мощный алгоритм, на который не могут повлиять выбросы. Алгоритм дерева решений – настолько мощный алгоритм, что его можно использовать в задачах классификации любого типа, не подвергаясь влиянию выбросов. Одним из преимуществ алгоритма классификации дерева решений является то, что он требует очень простой подготовки данных, поскольку на него не влияют выбросы.
Наивный байесовский классификатор Бернули, логистическая регрессия и дерево решений – вот некоторые из алгоритмов, которые вы должны выбрать при работе над задачей бинарной классификации.
Резюме
Когда вам нужно обучить модель машинного обучения для классификации между двумя классами, это – задача бинарной классификации, одна из самых простых задач классификации в машинном обучении. Надеюсь, вам понравилась эта статья о лучших алгоритмах машинного обучения для бинарной классификации.